Extracting the Acoustic Pressure Field from Large Eddy Simulation of Confined Reactive Flows
Notice bibliographique
Résumé
Today, much of the current effort in the field of combustion noise is the development of efficient numerical tools to calculate the noise radiated by flames. Although unsteady CFD methods such as LES or DNS can directly provide the acoustic field radiated by noise sources, this evaluation is limited to small domains due to high computational costs. Hybrid methods have been developed to overcome this limitation. In these schemes, the noise sources are decoupled from the radiated sound. The sources are still calculated by DNS or LES codes whereas the radiated sound is evaluated by acoustic codes. These two approaches (direct and hybrid) have been widely used to assess combustion noise radiated by open flames. On the contrary, not significative work has been done for evaluating noise radiated by confined flames. Moreover, several problems can arise when attempting to compare direct to hybrid methods results from confined combustors. While almost a pure acoustic pressure field is obtained from direct computations when considering an open flame, for confined flames this statement does not hold: hydrodynamic pressure fluctuations play an important role. In the present paper the assessment of combustion noise is conducted by both direct (LES) and hybrid computations in a premixed swirled combustor. A method to extract the acoustic field from the entire pressure field given by LES is proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».